基于区域语义的图像检索
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·基于生成模型的图像语义标注方法 | 第10-11页 |
| ·基于判别模型的图像语义标注方法 | 第11页 |
| ·基于子块模型的图像语义标注方法 | 第11-12页 |
| ·论文主要工作及创新 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 图像语义标注综述 | 第14-33页 |
| ·语义层次模型 | 第14-15页 |
| ·语义标注方法综述 | 第15-32页 |
| ·基于的二值分类标器的单标签标注 | 第16-25页 |
| ·基于贝叶斯方法的多标签标注 | 第25-30页 |
| ·结合元数据的图像标注 | 第30-31页 |
| ·语义标注总结 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 图像分割与特征提取 | 第33-47页 |
| ·图像分割 | 第33-40页 |
| ·颜色量化 | 第34-37页 |
| ·空间分割 | 第37-40页 |
| ·区域特征提取 | 第40-46页 |
| ·扫描线法确定区域边界和区域空间 | 第40-41页 |
| ·颜色特征提取 | 第41-43页 |
| ·纹理特征提取 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 区域语义标注和图像检索 | 第47-56页 |
| ·特征聚类 | 第47-49页 |
| ·初始类心的获取 | 第47-48页 |
| ·聚类 | 第48-49页 |
| ·查找最近的类心 | 第49页 |
| ·KNN分类 | 第49-50页 |
| ·确定最终语义单词 | 第50-51页 |
| ·图像检索 | 第51-53页 |
| ·与本文作对比的语义标注方法 | 第53-54页 |
| ·实验设计与分析 | 第54-55页 |
| ·实验数据集 | 第54页 |
| ·实验环境 | 第54-55页 |
| ·图像检索评价标准 | 第55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-65页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目与发表的论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 个人简历 | 第69-71页 |
